在自然语言处理（NLP）领域，命名实体识别（NER）是一项基本任务，它涉及识别文本中的具体实体，如人名、组织名或地点等。本文将详细介绍如何使用Python库spaCy来执行这一任务，包括spaCy的基本用法、模型训练以及如何自定义训练NER模型。
spaCy是一个开源的Python库，专为大规模文本数据处理而设计，能够理解文本并从中提取信息。它适用于构建信息抽取（IE）或自然语言理解（NLU）系统，也可以用于深度学习文本预处理。spaCy支持分词、词性标注、依存句法分析等功能。
spaCy提供了许多预训练模型，这些模型能够识别文本中的各种命名实体。由于这些模型是基于统计的，并且极度依赖于训练样本，因此它们可能不适用于所有类型的实体，可能需要根据具体用例进行模型调整。
首先，需要导入spaCy并加载一个英文模型，例如`en_core_web_sm`。模型的命名约定包括语言代码（例如，`en`表示英语），后面跟着三个部分：类型（`core`表示通用模型，包含词汇、句法、实体和词向量；`depent`表示只包含词汇、句法和实体）、文本类型（网络或新闻）和模型大小（`sm`表示小型，`md`表示中型，`lg`表示大型）。
import spacy
nlp = spacy.load('en_core_web_sm')
text = "When Sebastian Thrun started working on self-driving cars at Google in 2007, few people outside of the company took him seriously."
doc = nlp(text)
for entity in doc.ents:
print(entity.text, entity.label_)
上述代码展示了如何使用spaCy模型来识别文本中的命名实体。
可以使用spaCy的displacy库来可视化命名实体识别的结果。
from spacy import displacy
displacy.render(doc, style="ent", jupyter=True)
如果在使用Jupyter Notebook或Google Colab，需要将`jupyter`参数设置为True。
当使用spaCy模型对象`nlp`处理文本时，spaCy首先将文本分词生成一个`Doc`对象，然后该对象会经过管道中的各个阶段进行处理。默认模型的管道包括词性标注、句法分析和实体识别（NER）三个阶段。每个管道组件处理`Doc`对象后，将其传递给下一个组件/阶段。
要训练spaCy的NER管道，需要遵循以下五个步骤：准备训练数据、将数据转换为.spacy格式、创建训练模型的配置文件、填充配置文件所需的参数以及运行训练。
在spaCy中，模型训练是一个迭代过程，模型的预测与标签（真实值）进行比较以计算损失梯度。然后使用损失梯度通过反向传播算法更新模型权重。梯度指示应如何调整权重值，以便模型的预测随着时间的推移更接近或更接近提供的标签。
数据准备阶段，可以使用NER标注工具来定义实体类型，并粘贴需要标注的原始数据，选择所需实体的单词并点击`Mark as completed`。完成样本后，复制标注的数据。
("An average-sized strawberry has about 200 seeds on its outer surface and are quite edible.",{"entities":[(17,27,"Fruit")]})
将数据转换为.spacy格式，需要创建一个DocBin对象来存储数据。将遍历数据，并将示例和实体标签添加到DocBin对象中，并将对象保存为.spacy文件。
db = DocBin() # 创建一个DocBin对象
for text, annot in tqdm(train): # 数据在之前的格式
doc = nlp.make_doc(text) # 从文本创建doc对象
ents = []
for start, end, label in annot["entities"]: # 添加字符索引
span = doc.char_span(start, end, label=label, alignment_mode="contract")
if span is None:
print("Skipping entity")
else:
ents.append(span)
doc.ents = ents # 使用ents标记文本
db.add(doc)
db.to_disk("./train.spacy") # 保存docbin对象
创建配置文件，需要访问spaCy训练快速入门指南。在配置页面，选择`ner`作为组件和基于系统可用性的硬件，还可以优化效率（更快的推理，更小的模型，更低的内存消耗）或更高的准确性（可能更大且更慢的模型），这将影响架构、预训练权重和超参数的选择。
完成后，点击右下角的下载按钮下载配置文件。
保存配置文件到`base_config.cfg`后，可以使用以下命令填充剩余字段。
!python -m spacy init fill-config base_config.cfg config.cfg
该命令将创建一个`config.cfg`文件，将使用它来训练NER管道。配置文件包含训练所需的多个参数，如学习率、优化器、最大步数等。根据需要的配置和知识进行更改。
要训练自定义管道，运行以下命令。
!python -m spacy train config.cfg --output ./output --paths.train ./train.spacy --paths.dev ./train.spacy
由于没有创建验证集，将使用训练文件作为验证，但对于更大的数据集，应该创建一个单独的验证集来验证模型性能。
在Google Colab中，`en_core_web_sm`已经安装，如果本地运行，则可以使用以下命令在笔记本中安装它。
!python -m spacy download en_core_web_sm
如果上述命令由于`en_core_web_lg`向量而抛出错误，则打开`config.cfg`文件并将向量参数更改为`en_core_web_sm`。
[paths]
train = null
dev = null
vectors = "en_core_web_sm"
init_tok2vec = null
如果想使用大型模型，可以使用以下命令下载它。
!python -m spacy download en_core_web_lg
一旦管道训练完成，它将把最佳模型存储在输出目录中，可以加载它来测试其他示例。
要加载模型，需要使用spaCy的load函数。
nlp1 = spacy.load(r"./output/model-best") # 加载最佳模型
doc = nlp1("Strawberry is a luscious, red fruit grown on plants belonging to the Rose or Rosaceae family.") # 输入示例文本
doc.ents
colors = {'Fruit': "#85C1E9"}
options = {"ents": ['Fruit'], "colors": colors}
spacy.displacy.render(doc, style="ent", jupyter=True, options=options)